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Cohere Release Notes

65 Einträge aus 1 Quelle. Zuletzt aktualisiert:

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Release Notes 8. August 2023: Finetuning SDK und Okta OIDC

Das Command-Modell wurde aktualisiert, Finetuning ist programmatisch über das Cohere SDK möglich, und Okta SSO über OIDC wird unterstützt.

Command Model Updated The Command model has been updated. Expect improvements in reasoning and conversational capabilities.

Finetuning SDK Programmatic finetuning via the Cohere SDK has been released. Full support for the existing finetuning capabilites along with added capabilities such as configuring hyperparameters. Learn more here.

Okta OIDC Support We've introduced support for Okta SSO leveraging the OIDC protocol. If you are interested in support for your account, please reach out to support@cohere.com directly.

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Release Notes 28. Juni 2023: co.rerank() und Streaming

Das Command-Modell wurde aktualisiert, die neue API co.rerank() sortiert Texte nach Relevanz, Token-Streaming ist in Co.generate() möglich, und die Nutzungstabelle im Dashboard bietet Filtern und Sortieren.

Command Model Updated
The Command model has been updated. Expect improved code and conversational capabilities, as well as reasoning skills on various tasks.

Co.rerank()
co.rerank(), a new API that sorts a list of text inputs by semantic relevance to a query. Learn more here.

Streaming Now Part of Generate API
Token streaming is now supported via the Co.generate() api. Learn more here.

Usage and Billing Table Improvements
The usage and billing table in the Cohere dashboard now has filtering and sorting capabilities. See here.

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Neue Obergrenze für Input-Dokumente bei Rerank

Bei co.rerank gibt der Endpoint einen Fehler aus, wenn len(documents) * max_chunks_per_doc über 10.000 liegt, wobei max_chunks_per_doc standardmäßig 10 beträgt.

We have updated how the maximum number of documents is calculated for co.rerank. The endpoint will error if len(documents) * max_chunks_per_doc >10,000 where max_chunks_per_doc is set to 10 as default.

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Cohere-Modellnamen ändern sich

Die Modelle haben neue Namen, etwa command-xlarge zu command und large zu embed-english-v2.0, wobei die alten Namen vorerst weiter funktionieren.

We are updating the names of our models to bring consistency and simplicity to our product offerings. As of today, you will be able to call Cohere’s models via our API and SDK with the new model names, and all of our documentation has been updated to reflect the new naming convention.

These changes are backwards compatible, so you can also continue to call our models with the Previous Names found in the table below until further notice.

Model Type

Previous Name

New Name

Endpoint

Generative

command-xlarge

command

co.generate

Generative

command-medium

command-light

co.generate

Generative

command-xlarge-nightly

command-nightly

co.generate

Generative

command-medium-nightly

command-light-nightly

co.generate

Generative

xlarge

base

co.generate

Generative

medium

base-light

co.generate

Embeddings

large

embed-english-v2.0

co.embed

Embeddings

small

embed-english-light-v2.0

co.embed

Embeddings

multilingual-22-12

embed-multilingual-v2.0

co.embed

See the latest information about our models here: /docs/models

If you experience any issues in accessing our models, please reach out to support@cohere.com.

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Multilingual-Unterstützung für Co.classify

Der co.classify-Endpoint unterstützt nun das multilinguale Embedding-Modell, und multilingual-22-12 ist als Modelleingabe gültig.

The co.classify endpoint now supports the use of Cohere's multilingual embedding model. The multilingual-22-12 model is now a valid model input in the co.classify call.

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Command-Modell Nightly verfügbar

Nightly-Versionen der Command-Modelle in den Größen medium und xlarge werden wöchentlich neu trainiert, und Aufrufe von command-xlarge-20221108 werden auf command-xlarge-nightly umgeleitet, dessen Zugriff nach dem 30. Januar 2023 endet.

Nightly versions of our Common models are now available. This means that every week, you can expect the performance of command-nightly to improve as we continually retrain them.

Command-nightly will be available in two sizes - medium and xlarge. The xlarge model demonstrates better performance, and medium is a great option for developers who require fast response, like those building chatbots. You can find more information here.

If you were previously using the command-xlarge-20221108 model, you will now be redirected to the command-xlarge-nightly model. Please note that access to the command-xlarge-20221108 model will be discontinued after January 30, 2023. The command-xlarge-nightly model has shown enhancements in all generative tasks, and we anticipate you will notice an improvement.

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Command R+ und Multi-step Tool Use

Command R+ ist als neues, besonders leistungsfähiges Sprachmodell für Konversation, lange Kontexte und RAG verfügbar und unterstützt Multi-step Tool Use.

We're pleased to announce the release of Command R+, our newest and most performant large language model. Command R+ is optimized for conversational interaction and long-context tasks, and it is the recommended model for use cases requiring high performance and accuracy.

Command R+ has been trained on a massive corpus of diverse texts in multiple languages, and can perform a wide array of text-generation tasks. You'll find it especially strong for complex RAG functionality, as well as workflows that lean on multi-step tool use to build agents.

Multi-step Tool Use

Speaking of multi-step tool use, this functionality is now available for Command R+ models.

Multi-step tool use allows the model to call any number of tools in any sequence of steps, using the results from one tool call in a subsequent step until it has found a solution to a user's problem. This process allows the model to reason, perform dynamic actions, and quickly adapt on the basis of information coming from external sources.

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Multilinguales Textmodell und Spracherkennung

Das Modell multilingual-22-12 ermöglicht semantische Suche in einer oder über mehrere Sprachen, und co.detect_language() erkennt die Sprache einer Datenquelle, ist aber veraltet.

[NOTE: co.detect_language() is deprecated.]

Cohere's multilingual text understanding model is now available! The multilingual-22-12 model can be used to semantically search within a single language, as well as across languages. Compared to keyword search, where you often need separate tokenizers and indices to handle different languages, the deployment of the multilingual model for search is trivial: no language-specific handling is needed — everything can be done by a single model within a single index.

In addition to our new model, you can now detect the language of a data source using co.detect_language() endpoint.

For more information, see our multilingual docs.

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Anpassung der Modellgrößen ab 2. Dezember 2022

Ab dem 2. Dezember 2022 werden nur noch Medium- und X-Large-Generativmodelle angeboten, Small, Large und das Medium-Embedding-Modell entfallen, und Aufrufe werden auf neuere Modelle umgeleitet.

Effective December 2, 2022, we will be consolidating our generative models and only serving our Medium (focused on speed) and X-Large (focused on quality). We will also be discontinuing support for our Medium embedding model.

This means that as of this date, our Small and Large generative models and Medium embedding model will be deprecated.

If you are currently using a Small or Large generative model, then we recommend that you proactively change to a Medium or X-Large model before December 2, 2022. Additionally, if you are currently using a Medium embed model, we recommend that you change to a Small embed model.

Calls to Generate large-20220926 and xlarge-20220609 will route to the new and improved X-Large model (xlarge-20221108). Calls to Generate small-20220926 will route to the new and improved Medium model (medium-20221108).

If you have any questions or concerns about this change, please don’t hesitate to contact us at: team@cohere.com.

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Modell-Upgrades und neues Command-Beta-Modell

Die verbesserten Modelle medium und x-large sind über die Angabe xlarge-20221108 bzw. medium-20221108 nutzbar, ältere Versionen werden am 2. Dezember 2022 eingestellt, und ein Command-Modell als Beta wird eingeführt.

New & Improved Medium & Extremely Large

The new and improved medium and x-large outperform our existing generation models on most downstream tasks, including summarization, paraphrasing, classification, and extraction, as measured by our internal task-based benchmarks.
At this time, all baseline calls to x-large and medium will still route to previous versions of the models (namely, xlarge-20220609 and medium-20220926). To access the new and improved versions, you’ll need to specify the release date in the Playground or your API call: xlarge-20221108 and medium-20221108.

Older versions of the models (xlarge-20220609 & medium-20220926) will be deprecated on December 2, 2022.

NEW Command Model (Beta)

We’re also introducing a Beta of our new Command model, a generative model that’s conditioned to respond well to single-statement commands. Learn more about how to prompt command-xlarge-20221108. You can expect to see command-xlarge-20221108 evolve dramatically in performance over the coming weeks.

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Neues Aussehen der Cohere-Dokumentation

Die Dokumentation wurde überarbeitet und bietet interaktive Quickstart-Tutorials, eine verbesserte Informationsarchitektur und eine aufgefrischte Oberfläche.

We've updated our docs to better suit our new developer journey! You'll have a sleeker, more streamlined documentation experience.

New Features

  • Interactive quickstart tutorials!
  • Improved information architecture!
  • UI refresh!

Try out the new experience, and let us know what you think.

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Co.classify nutzt Embeddings des Representational-Modells

Der Co.classify-Endpoint bearbeitet Few-Shot-Klassifikation für die Standardmodelle small, medium und large jetzt mit Embeddings des Representational-Modells.

The Co.classify endpoint now serves few-shot classification tasks using embeddings from our Representational model for the small, medium, and large default models.

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Neuer experimenteller Parameter logit_bias

Generative Modelle unterstützen den neuen Parameter logit_bias, um unerwünschte Tokens zu verhindern oder gewünschte zu begünstigen.

Our Generative models have now the option to use the new logit_bias parameter to prevent the model from generating unwanted tokens or to incentivize it to include desired tokens. Logit bias is supported in all our default Generative models.

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Preisupdate und neue Dashboard-Oberfläche

Es gibt kostenlose Trial Keys mit Rate Limit, Production Keys ohne Limit, Pauschalpreise für Generate und Embed, günstigeres Classify, ein neues Dashboard sowie "Custom Model" statt "Finetune" mit zusätzlichen Metriken.

  • Free, rate limited Trial Keys for experimentation, testing, and playground usage
  • Production keys with no rate limit for serving Cohere in production applications
  • Flat rate pricingfor Generate and Embed endpoints
  • Reduced pricing for Classify endpoint
  • New UI for dashboard including sign up and onboarding - everything except playground
  • New use-case specific Quickstart Guides to learn about using Cohere API
  • Replacing "Finetune" nomenclature with "Custom Model"
  • Inviting team members is now more intuitive. Teams enable users to share custom models with each other
  • Generative custom models now show accuracy and loss metrics alongside logs
  • Embed and Classify custom models now show logs alongside accuracy, loss, precision, f1, recall
  • Custom model details now show number of each label in dataset

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Moderate Tool (Beta) eingeführt

Moderate (Beta) klassifiziert schädliche Texte in Kategorien wie hate speech, violence oder spam und liefert pro Kategorie einen Konfidenzwert.

Use Moderate (Beta) to classify harmful text across the following categories: profane, hate speech, violence, self-harm, sexual, sexual (non-consenual), harassment, spam, information hazard (e.g., pii). Moderate returns an array containing each category and its associated confidence score. Over the coming weeks, expect performance to improve significantly as we optimize the underlying model.

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Der Parameter model ist jetzt optional

Die APIs verlangen keine Modellangabe mehr, da jeder Endpoint Standardmodelle mitbringt, ein Modell lässt sich aber weiterhin per model-Parameter angeben.

Our APIs no longer require a model to be specified. Each endpoint comes with great defaults. For more control, a model can still be specified by adding a model param in the request.

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Der Parameter model ist jetzt optional

Die APIs verlangen keine Angabe eines Modells mehr, da jeder Endpunkt über gute Standardwerte verfügt, ein Modell lässt sich aber weiterhin über den Parameter model angeben.

Our APIs no longer require a model to be specified. Each endpoint comes with great defaults. For more control, a model can still be specified by adding a model param in the request.

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Neu trainierte Generation- und Representation-Modelle

Die Modelle small, medium und large wurden neu trainiert, und die Representation-Modelle unterstützen nun Kontexte bis 4096 Tokens (zuvor 1024), wobei Texte unter 512 Tokens empfohlen sind und längere Texte aufgeteilt und ihre Embeddings gemittelt werden.

We've retrained our small, medium, and large generation and representation models. Updated representation models now support contexts up to 4096 tokens (previously 1024 tokens). We recommend keeping text lengths below 512 tokens for optimal performance; for any text longer than 512 tokens, the text is spliced and the resulting embeddings of each component are then averaged and returned.

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Neues, verbessertes xlarge-Modell

Das neue xlarge-Modell bietet bessere Generierungsqualität, eine 4x schnellere Vorhersage, eine maximale Länge von 2048 Tokens sowie Frequency- und Presence-Penalties.

Our new and improved xlarge has better generation quality and a 4x faster prediction speed. This model now supports a maximum token length of 2048 tokens and frequency and presence penalties.

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Aktualisierte Small-, Medium- und Large-Generierungsmodelle

Die Modelle small, medium und large sind dank einer FP16-Quantisierungskorrektur stabiler gegenüber ungewöhnlichen Eingaben, und ein Fehler bei Presence- und Frequency-Penalty wurde behoben, sodass die Penalties wirksamer sind.

Updated small, medium, and large models are more stable and resilient against abnormal inputs due to a FP16 quantization fix. We also fixed a bug in generation presence & frequency penalty, which will result in more effective penalties.

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